炒股软件的实时数据是怎么获取的

如果你只是需要进行实时选股，则可以采用通达信、大智慧、同花顺等看盘软件。通达信、大智慧等软件中有一个“鹰眼盯盘”的功能（各家叫法不同，但意思一样的），结合自己在这些软件中编写的自编公式、指标，可实现实时的的股票监控。

如果你需要的是实时获取股票数据，则有专门的股票实时行情API接口，例如微盛的股票实时API接口，通过这样的接口，编程即可取得实时的股票数据。

本文将带着你使用Python对标普100数据进行简单的分析，你会学到：

标准普尔100指数 用来衡量大公司的股票表现，它由多个行业的100家主要公司构成。2017年标普100在各行业的比例如下图所示。

本文将要分析的数据如下表所示，它由四列数据构成，分别是公司名（Name），行业（Sector），股价（Price）和每股盈余（EPS）。

我们将这四列数据分别存储在四个Python列表中。

先来用切片的方法观察下数据。比如查看前四家公司的名称。

或者输出最后一家公司的所有信息。

市盈率 （Price to Earnings ratio），也称股价收益比率，由股价除以每年度每股盈余（EPS）得到，它是用来衡量股价水平是否合理的指标之一。

为了方便计算市盈率，我们首先将数据从Python列表类型转换为NumPy数组。

NumPy数组的优势是它可以直接对数组进行运算，而这一点Python列表是做不到的。比如计算市盈率 pe ，我们可以直接将数组 prices 除以数组 earnings 。

接下来我们就具体行业来进行分析，比如对于IT行业，我们首先需要筛选出哪些公司属于这一行业。

用同样的方法，筛选出必需消费品行业的公司和市盈率。

筛选出IT和必需消费品行业的数据后，我们来计算这两个行业市盈率的均值和标准差。

首先用散点图来观察这两个行业中每一家公司的市盈率。这里使用Python中常用的绘图工具包 matplotlib 。

我们注意到，上图的右上角有一IT公司的市盈率特别高。若某股票的市盈率高于同类股票，往往意味着该股有较高的增长预期。所以让我们进一步来观察IT行业的市盈率分布，在这里直方图可以用来查看数据的分布情况。

现在可以更直观的看到在直方图的右侧有一离群值，它具有很高的市盈率。我们可以使用布尔索引找到这家市盈率很高的公司。

注：本文是 DataCamp 课程 Intro to Python for Finance 的学习笔记。

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